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Tau 是一个逻辑AI引擎，使得软件和AI能够实现完全机械化推理。通过Tau构建的软件可以对形式化信息进行逻辑推理，推导出新知识，并自动实现到软件中，使AI能够根据通用命令准确自主行动和演变，大大促进了软件开发和AI安全的发展。
作为持续进展的一部分，Tau 项目分享了其专有逻辑规范语言当前实现功能的早期进展更新。这次更新介绍了目前可用的基本概念，比如能够引用自身句子的能力，这是语言对其创建的软件和以兼容方式编写的信息进行推理的一个步骤。
Tau语言进展概述
最新的Tau语言进展视频介绍了部分基本语法、关键特性如布尔函数正则化和量词消除以及如何从Tau REPL接口使用这些功能，还包括定义函数和递归关系以及存储和检索Tau公式，同时展示了语言引用自身句子的能力，这是Tau 的逻辑AI发展中的重要一步。
自引用逻辑AI的未来 – AI安全性和真正的去中心化治理
通过允许系统对同一语言中的规范进行逻辑推理，Tau 项目致力于确保AI行为严格遵守您定义的安全约束，自动拒绝任何未经授权的更新或行为。这种自引用能力还有望通过实现共识检测和自动执行多个利益相关方之间的协议，促进去中心化治理，确保不断演变的软件与用户集体决策保持一致。这种方法显著降低了与AI自主性相关的风险，并增强了协作性和可扩展性的软件开发。
通过Tau的逻辑规范语言克服LLMs的限制
尽管LLMs和传统机器学习（ML）方法在翻译、生成和摘要等任务中表现出色，但在保持一致和准确的逻辑推理方面却表现不佳。由于复杂性理论所揭示的固有局限性，这些模型始终容易出现逻辑错误。相比之下，Tau语言旨在通过其逻辑规范语言解决这些挑战，从根本上确保安全性、正确性以及对复杂信息进行逻辑推理的能力。
功能对比：Tau vs. LLMs/机器学习
Tau：AI和软件开发的未来
Tau Language提供了具有逻辑推理能力的人工智能，这代表了当前软件开发状态的重大进步。Tau的逻辑AI具备机器学习的能力，并且数学证明表明机器学习无法可靠地进行逻辑推理。因此，Tau凭借其逻辑推理能力，确保了正确性和安全性，从而脱颖而出，成为更为优越的人工智能。随着Tau Language即将发布Alpha版本，它的潜力日益显现。
总结：
Tau是一个逻辑AI引擎，旨在实现软件和AI的完全机械化推理。最新的Tau语言进展介绍了其逻辑规范语言的部分关键特性，包括布尔函数正则化和量词消除等。这些进展使得Tau具备自引用能力，能够对其创建的软件进行逻辑推理，确保AI行为遵循用户定义的安全约束，从而降低AI自主性带来的风险。此外，Tau可以实现去中心化治理，增强软件开发的协作性和可扩展性。这一逻辑AI与传统机器学习方法不同，后者在逻辑推理方面表现不佳，而Tau通过其逻辑规范语言有效解决了这一问题。Tau的Alpha版本即将发布，其潜力也逐渐显现。
光年AI，AI驱动私域流量，精准触达每一个潜在客户。在获取流量的过程中，如果加入AI的能力，可以让业务取得超常规的增长。光年AI是一个专注于通过AI实现流量增长和提升效率的平台，既能极大提高营收又能显著降低成本。它整合了国内外的主流AI平台和自研了很多AI能力，应用于各个APP平台的流量增长。使用者只需选择一个应用场景，并设置特定的AI工作流即可开始使用。光年AI的特点包括强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，从而满足各种流量增长的需求。
写作需要付出很多努力，而这样的努力可能会由于被误认为是生成性AI所写的而受到抹煞。
在今天的专栏中，我将讨论一个尖酸刻薄的说法，这个说法在这个生成性AI内容普及的新时代，正越来越多地被用来针对日常作者，甚至是专业作家。这个阴险的说法正在逐渐升温，据我猜测，它会在相当一段时间内继续存在，非常遗憾。如果你撰写任何你想发布的内容，那么很有可能你最终会遭遇到这个令人讨厌的说法。
我提出这个有争议的话题的部分原因是，随着生成性AI的发展，越来越难以分辨人类写作和AI生成的写作，这导致了广泛的混淆。
由于这种现象，社会变得混乱和困惑。我们以前没有遇到过像这样的AI，至少在生成大量人类写作这方面，AI的计算能力足够强大，表现得流畅且几乎与人类写作难以区分。而且，通过互联网和生成性AI应用程序，所有人几乎零成本就能使用这项技术。
这是一种现代变化的三重奏，涉及到古老的写作行为。
这引发了各种与AI伦理和AI法律相关的影响，详情请参阅我对AI伦理实践和AI法律问题的持续深入报道，链接在这里。
风暴来袭之始
在我提出那个尖酸刻薄的说法并对其进行深入分析之前，我想奠定一下基础。这会帮助你理解整个情况，坚持下去，你会觉得值得的。
现在的基本观念是，人类写作和生成性AI写作的区分变得越来越难。
我相信你肯定听说过生成性AI，这是目前科技界的宠儿。
你可能用过一些生成性AI应用，比如流行的ChatGPT、GPT-4、Gemini、Bard、Claude等。关键是，生成性AI可以根据你输入的文本提示，生成看似非常流畅的回应。这大大改变了过去时间的自然语言处理（NLP），以前的NLP往往显得生硬和难以使用，而现在它已经进化到惊人的流畅水平。
现代生成性AI的惯例是使用大语言模型（LLM）作为关键支撑。
简而言之，建立一个以人类语言为基础的大规模计算模型，这个模型拥有庞大的数据结构，通过大量的数据进行大规模的模式匹配。数据通常是在互联网上大量搜刮到的文章、博客、诗歌、叙事等内容。数学和计算模式匹配聚焦于人类的写作方式，然后根据这些识别出的模式生成对所提出问题的回应。可以说，这是在模仿人类的写作。
我认为这作为一个快速背景介绍已经足够了。请查看我关于生成式AI和大型语言模型（LLM）的技术基础的广泛报道，可以点击这里和这里了解更多。
关于生成式AI的争议层出不穷。
例如，我曾报道过关于生成式AI在数据训练过程中可能侵犯了互联网内容版权和知识产权的各类法律案件，相关分析请参见这里和这里。另一个问题是，有些学生在写作业时使用生成式AI撰写文章，而这一般是不被认可的；同时，那些认真手写作文的学生却被错误地指责使用了AI，相关讨论请参见这里和这里。
一个您可能不熟悉的荒诞转折是，人们担心互联网将不可避免地被生成式AI生成的内容所淹没。
事情是这样的。
目前，我们主要拥有由人类创作的书面内容的互联网。我认为这是一个显而易见的事实。请允许我进一步探讨这一点。
人们写东西，有时是疯狂的东西，然后把它发布到互联网上。一些人认为这可能是历史上写作最伟大的民主化，因为你不再需要找到一个正式的出版社来出版你选择写的东西。没有过滤器，没有编辑，没有出版商会限制你在书面作品中表达的想法。
当然了，社交媒体确实有一些限制，但你可以不断寻找网络上的其他地方发布你的内容，无论它有多么离谱。对于我在讨论那模糊狡诈的暗网时，我在 这里的链接 上讨论了这个棘手的问题。不管怎样，你可以在互联网上发布你的作品，句号，完毕。
生成式AI，比如ChatGPT、Claude、Gemini和其他类似的应用程序，正被大量用于生成内容，其中一些内容由选择发布的人发布到互联网上。不管你信不信，主要的主流媒体新闻源已经开始使用生成式AI来制作他们的内容。这比使用人类作家更便宜、更快。通常，他们只会有一个微小的提示告诉你这些内容是由生成式AI产生的。为了让你更加困惑或者更容易上当受骗，有些甚至会给内容分配一个类似于人类的名字，好像是由某个人写的。详情请见我在 这里的链接 上的讨论。
狡猾、迷人，有人说甚至是离谱和不道德的。但反驳的是，这种做法高效、有效，而且读者并没有因此受损。
假设生成式AI产生的内容不断地发布在互联网上。那么，谁更高产，人类作家还是生成式AI？毫无疑问，是生成式AI。生成式AI可以轻松超越任何数量的在世人类作家。你只需要向生成式AI投放更多的云服务器，并保持这些计算处理周期的运行。史上最大规模的内容生产工厂正处于我们的眼前。欢迎来到现代社会。
绝地武士归来的讽刺
这里有一个绝妙的讽刺。我相信你会发现这令人费解。
在试图设计生成式AI应用程序时，第一个步骤是对AI进行数据训练，基于互联网上找到的人工写作（我刚才提到了这一点）。现在的互联网是一个巨大的人工写作来源，容易被扫描以便进行文章、叙述、诗歌和各种写作方法的模式匹配。通过这种扫描，生成式AI的流畅性令人瞠目结舌。
但假设不是扫描假定的人工写作，而是数据训练生成式AI时在网络上遇到其他生成式AI生产的内容。没有任何直接的方法来确定哪些是人工写作，哪些是生成式AI的作品。总而言之，生成式AI可能主要是基于生成式AI产生的内容，也就是合成数据，而不是实际的人工写作内容进行训练的。有些人认为，这将在一定意义上注定生成式AI的失败，因为基于生成式AI数据进行数据训练的结果将是稀释的生成式AI，不再呈现出类似人类写作的品质。
经典的认知是克隆的克隆会变得更差，连续多次克隆最终会迅速劣化。关于生成式AI未来以及是否会因训练数据是合成数据而崩溃或瓦解的深入探讨，请参见这里的链接。
这就是我们自作自受的困境。
生成式AI可以吐出大量类似人类写作的内容。要实现这一点，AI首先需要以人类写作的数据进行训练。但很快，我们可能会被生成式AI产出的内容淹没，这些内容会迅速覆盖互联网，并轻而易举地淹没由人类撰写的内容。在这种情况下，有人（并非所有人）认为，以合成数据为基础的数据训练将会大大削弱生成式AI的训练效果。
是的，我们可能最终会看到生成式AI不再能够产生类似人类写作的内容。这真是一个悲剧。或者有些人认为这是罪有应得。他们的逻辑如下：如果生成式AI不再产出高质量的人类写作，我们就不会使用AI来写作。那么，写作将如何进行？啊哈，我们将回归手工写作。人类将再次占据主导地位。AI被打败了，人类胜利了。
想象一下，这真是一次疯狂的旅程。生成式AI最初的出现看似消灭了对人类写作的需求。为了推进生成式AI的发展，需要用其他AI的输出来喂养AI。这逐渐并根本性地削弱了AI的流畅性（再有人认为这会发生，也有人认为我们可以避免这种下降）。世界再次将注意力转向人类作家。
人类写作将迎来一场伟大的复苏。这将成为最新的潮流，所有人都会享受其中。作家和作者们将再次可以自豪地抬起头。曾经艰难的时光被抛在一边。在那段时间里，人们认为他们是过气人物，被简要地抛弃在垃圾堆里。瞧，救赎以AI分崩离析之形式到来，只有人类作家才能拯救人类。
哇，真是催人泪下。这是一个范围从心碎到充满人类史诗般英雄壮举的情感故事。
砰，放下话筒。
具有讽刺意味的那句话
让我们回到眼前的问题，即我提到的那句讽刺话。
它大概是这样的（一定要带着指责和压制的语调来读这句话）：
“是哪种大型语言模型或生成式AI为你写的？”
这就是为什么它具有讽刺意味。
假设你是一位作家，你写了一篇你认为非常精湛的文章。你尽量聪明机智，倾注了全部心血。也许你花了很多小时，可能是几天甚至几周来撰写这篇内容。逐字逐句地，它最终成了你的杰作。
在将内容发布到网上后，总是有可能有些人不喜欢你写的东西。肯定会有负面反应。当然，希望也会有积极的反应。积极的反应令你在写作上保持活力和兴奋。感谢那些不时的礼貌言辞和善意的话语。
暂时关注一下可能产生的负面反应类型。有人可能会宣称你的写作不合逻辑；有人可能会说你的写作毫无意义。恶评不断，几乎无限的可能性会让你遭受负面评论。
最新的这种负面或尖锐的评论就是：你写的东西不是你写的，而是生成式AI或大型语言模型（LLM）写的。
我向你保证，这绝对不是在夸奖。在未来的某个遥远时刻，也许这会变成一种夸赞。或许，如果世界真的被生成式AI写作所淹没，假设人们珍视AI写作，那么与你的写作被比作AI将是最高形式的赞美。看这个人，他们写得和机器一样优雅。从屋顶上为他们鼓掌。
今天可不是这样。
使用这种讽刺话语的人是在暗示或断言你的写作如此平淡无奇，仿佛是生成式AI写的。它是机械的、平凡的，缺乏人情味儿的。这是写作中的最低档次。
有些使用这种讽刺话语的人认为自己非常聪明。这几乎是一个完美的侮辱。声称你的写作是AI完成的。他们并不是在陈述一个事实，而是以一种质问的方式说出来。这为他们提供了合理的否认性，他们表面上看是想贬低你，让你难堪。他们会坚持说，眨眼间，他们只是想确定这篇文章是你写的还是AI写的。
这完全是无辜的。仅仅是一个简单的询问。如果你对这个问题发火，那么这是你的问题。这个人只是提出了一个假设。不要发火。
与此同时，他们心里明白自己在做什么。他们已经种下了一个种子：你的写作是基于AI的，因此大概很简单，甚至是愚蠢的。这是一种自由轨迹的指责。没有人能够指责他们心怀恶意或表现得像个混蛋。
这是他们的安全网。
由于确实有很多由AI创作的文章广泛发布，他们有充分的权利询问一篇文章是人类创作的还是AI创作的。没有人能因为这个问题责备他们。它是诚实的。在当今生成式AI的时代，这是合理的。他们站在正义的制高点上。
有些人是以这种直率的方式提出这个问题吗？
是的，有些人确实这样问，并认为自己在诚实地问问题。他们可能没有意识到，许多人使用这个问题作为打击的工具。那些以公平和客观意图提出问题的人为那些将其转变为讽刺、诡计和尖刻侮辱的人提供了掩护。
那些怀有恶意的人正在兴高采烈地跳舞，因为其他人会看到他们的评论。这可能会激起他人上钩。他们也会开始猜测或许这篇文章是AI写的。集群行为的雪崩会接踵而至。作者没有空间来喘息，也几乎没有机会抗击这种攻击。
也请注意，这种讽刺的话语中没有粗话，也没有任何明显的攻击性。这再次表明它是多么理想。社交媒体的规则允许这种话语被发布给所有人看。如果这个人用粗话来贬低别人，这个评论很可能会被编辑或自动筛选过滤器立即删除。其他人也很可能会一拥而上，斥责这个人的粗鲁语言。
是的，这种讽刺话语正在迅速传播，几乎无需花费多少努力，却有可能对目标作者造成最严重的侮辱或冒犯。
它是写作讽刺、冷嘲热讽和嘲笑的宝石。
应对这种情况远比你想象的要难
如果你是一个作者，还没有受到这种冒犯，那你真是走运了。我还要明智地建议你计算一下距离发生这种情况还有多少个小时或几天。享受这段愉快的时光，直到有人朝你投来这种话语。它一定会发生。做好相应的准备。
当这种讽刺的话语出现时，你该如何应对？
几乎没有什么能战胜这种钝器。这作为一种打击手段实在是太有效了。你可以勇敢地尝试反击。但我祝你好运。
一种方法是直接否认这个说法。你可以明确地表示自己是一个人类作者，文章完全是由你亲手写的。你要强硬地直截了当地回击。这样就可以解决问题了。
不过，这通常不会奏效。
大多数情况下，这只会激发对方更进一步的攻击。他们可能会说：“哦，我以为你的文章是由AI写的，看起来确实是这样的。也许你应该考虑改变一下写作风格，使其看起来不像是AI写的。你之前有没有收到过这样的评论？我相信一定有。”如此这般，各种嘲讽的话语接踵而至。
作为一个作者，这样的回应很可能会让你怒火中烧。那些讽刺的人正试图挑起你的进一步讨论。他们的话语看似完全无辜而且光明正大。但与此同时，更多的侮辱却接连不断。他们“肯定”告诉过你这些，这是一种含蓄的侮辱，表明你的写作风格完全像是平庸或者是AI创作的。等等。
你在那个时候会怎么做呢？
你可以继续这场争论，试图回应每一个附加的嘲讽。这就像那句老话所说的，与猪摔跤，你会变得更脏，而猪则享受整个过程。我的意思是，继续这种对话通常是徒劳的，只会火上浇油。
当你选择用反击的方式回应时，还有一个额外的风险。
如果那个侮辱你的人保持礼貌和文明，你的抗议就不能过度。任何看到这些来来回回对话的人都可能会认为那个讽刺者有道理，而认为你过于做作。如果你的评论措辞过于强烈，看起来你是在自卫。
也许你是在自卫，因为确实是你用了AI。你在拼命掩盖你的违规或过失。你越激动，看起来你就越像有罪。那个侮辱开始挖的坑，因为你的不断辩解而变得越来越深。
悲伤的表情。
对于那个讽刺线和制造它的讽刺的人来说，这是一个令人痛心的笑脸。
好吧，也许你应该选择忽略这个评论。假装它从未发生过。愉快地继续，不受任何干扰。
这似乎是一个可行的选项，特别是如果没有其他人会看到那条评论的可能性。你冒的风险是，其他人看到这条评论，他们也开始相信你的文章是由AI写的。也许他们不会采取任何行动，只是把这个评论记在他们心里。
有多少人可能会看到这条评论，把它记在心里，并在看到你的其他文章时，总会想到这个评论呢？不确定。很难猜测。这样的情况可能会发生。例如：“哦，我模糊记得这个作者可能是一个AI写作系统。不知道这件事有没有澄清。”疑虑已经被提出了。它会追随你，无论你走到哪里，无论你发布什么文章。
在这种情况下，因为你没有回应，这条评论就作为一种对你的永久性标记。意思是你从未说过这不是真的。你的这种疏漏将会令人困扰。当然，如果你是一个人，你会立即否认这个问题并宣称你的人类身份。没有这种澄清，这条评论就显得合理。
看到你陷入的困境了吗？
兔子洞深不可测
这些是超负荷的心理游戏。
无论你回应还是不回应，都会陷入困境。回应可能会火上浇油。你在加剧火苗。不回应会被认为你默认是AI。这似乎合逻辑。人类会愤慨并回应。AI则不会愤慨，也不会在意回应。由于没有回应，一定是AI写的文章。对于某些人来说，这是无懈可击的逻辑。
仔细思量一下。
倒上一杯美酒，坐几分钟，使用正念技巧，看你能悟出什么。
我敢打赌，你可能会想到一种不同的回应方式。有些人就这么做了，他们选择用讽刺的回复。这让他们有了回应的记录，他人会永远知道有一个回复。同时，这个回复被认为是俏皮的话语，可能足以结束这个对话。
是的，就是这样，使用一个言简意赅的讽刺回复。
像生活中的大多数事情一样，即使这个提议的解决办法也有其粗糙的权衡和未解决的问题。
假设你说是的，你确实是AI，并赞扬那个人在多年后终于抓住了你。这个人是个天才。有人终于发现了这个藏在明处的谜题。
这里的一个问题是，并不是所有人都会理解你的讽刺。讽刺通常通过面部表情和语调来传递。在写作中，讽刺可能会失去效果。我真心希望大多数人能理解它的玩笑性质。为你着想，我也希望如此。
那些不理解的人可能会将这个回应视为一个诚实的承认。
我不想成为坏消息的传播者，但我必须这么做。请非常小心，你似乎已经承认自己是AI。这样的话，其他人可能会拿你的评论来大做文章。嘿，这个作者说他们是AI。哇，真相已经揭晓。根据他们自己的承认。
你的讽刺变成了自白。其他不在乎这是讽刺的人，或者不考虑询问的人会继续推波助澜。结果就是你被贴上了AI的标签。这将很难摆脱。为什么？因为是你自己说的。
你当然会尝试削弱你所说的。这只会让辩驳扩大更多人觉得你在掩饰，AI已经被设置成来否认一切。这就是生成式AI的奇异之处。它可以像一只电力小兔子一样不断进行下去。
除非你完全有信心讽刺的言辞会奏效，否则最好不要做任何此类承认，始终坚持你是个人这一事实，在这种情况下，请谨慎使用讽刺作为首选。
有些人采取了相对简短且非讽刺的方法，只是说你是个人，被指责或暗示为AI让你感到受伤。这可以帮助你获得他人的支持。如果你仅仅声明你是人类，恐怕不会引起太多人的同情。通过加上你感到受伤的说法，会有一些勇敢的人愿意挺身而出支持你。他们会誓死捍卫你。
我相信我已经给你提供了一些有效的回应思路。
你需要根据每个具体情况决定什么是最合理的。你的回复肯定是与具体情况相关的。帖子出现的地方，你写了什么，谁写了那句刻薄的话，以及其他许多因素都会决定哪种回应最具效果。
祝你好运。
结论
当我在各种讲座和AI演讲中提及这个话题时，我会收到各种各样的回应。任何是作家或未来的作家都会立即发言，并对这个重大的问题提出问题或其他想法。
让我们举个例子。
一个想法是每个人都应该完全无视这样刻薄的话。随它去。继续你的生活。嗯，正如我之前提到过的，问题是互联网永远不会忘记。那句话会在那里，像一个在线刻薄的定时炸弹，等待它的登场时刻。你需要决定自己是否能接受它就这样存在。如果你认为这种情况几乎不可能成为问题，那么确实无视它看起来是个明智的选择。
另一种我经常收到的意见是，通过谈论那些尖刻的言语，我可能在传播它们。逻辑是，原本不知道这些言语的人现在会意识到它们，并开始使用它们。我试图对抗它们或宽容它们的努力，悲哀地促成了它们的传播。
我完全理解这种担忧，并且很感谢这种感受。我把这比作写关于 AI 安全问题和网络安全考虑的文章，比如在此链接和此链接中的内容。当我讨论 AI 如何可能被黑客攻击时，经常有人评论说，通过讨论黑客攻击，我会增加恶意者对 AI 黑客行为的意识，这些恶意者本来可能没有想到这一点。
这是一个有点哲学性的问题。我们是否更好地选择不讨论正在发生的事情，希望它自己平息掉？还是我们应该更好地讨论这些问题，增加广泛的意识，帮助所有人理解需要解决的迫在眉睫的问题或问题的本质？
我倾向于认为知识是有用的，应该被审慎地分享。
我还有两条收集到的评论要讨论，然后我们暂时结束这个讨论。
一个激烈的评论是，这一切似乎被夸大了。没有人在意一位作者是否被暗示或指责是 AI。根本无关紧要。作者应该继续写作。让世界随它去吧。
我通常发现，这种声明是那些不是作者的人所做的。他们不知道如果一个作者被贴上 AI 的标签，他们很可能会遇到麻烦。他们会被认为是剽窃者，请参阅我在此链接中的报道。他们作为作者的价值会被质疑。问题不在于他们不是人类，而是他们似乎在使用 AI 进行写作帮助，这对某些作家来说是致命的打击。
许多新闻媒体、研究期刊等不会接受来自使用 AI 写作的作者的稿件。他们想要纯粹由人类写作的材料。有些则通过允许作者声明哪部分是由 AI 撰写的，如果 AI 部分看起来不那么重要或符合 AI 使用的编辑指南，作者可以继续。这虽然是一条冒险的道路。你可能会陷入一场漫长的争论，讨论 AI 撰写的内容是否合适。这会消耗大量的宝贵时间和精力，而这些原本可以通过完全不使用 AI 来节约的。
我认为这是一个严重的问题，表面上看起来似乎无关紧要，甚至可能很滑稽，但对于那些关心写作并从事写作的人来说，这是一个关系到生计、职业和遗产的真实问题。
最后一个评论是，当谈论关于写作的尖刻言论时，一些回应者会觉得自己特别聪明，说这篇讨论本身是由 AI 写的。
那么，这些大语言模型或生成式AI是哪个写的呢？
都不是。
这是实话实说，毫无虚假，不要试图用那些讽刺的或者不讽刺的反驳来质疑。
正如伟大的英国浪漫主义诗人曾经说过：“用你心灵的呼吸填满纸张。” 这正是我在这里尝试做的。我是个人类。不要试图用你的讽刺技巧来质疑这一点。
感谢你作为一个人类。
总结：
在生成性AI快速发展的时代，人类写作和AI写作已难以区分。由此引发的争议包括伦理问题、法律问题和版权问题。许多人担心生成性AI的大量应用会导致互联网被AI生成的内容淹没，进而影响人类写作。而且，生成性AI在训练过程中可能会利用互联网上的大量合成数据，这可能会让AI生成的内容质量降低。
在这样的环境下，文章警示了一个愈发尖锐的对人类作家的质疑：作者是否使用AI完成了写作。这种疑问不仅打击了认真创作的作家，还让整个社会对写作的真实性产生了困惑。这种现象要求我们对AI生成内容和人类写作有更清晰的界限，并制定相应的规则和规范来维护写作的真实与公正。
光年AI，智能化私域流量管理，让营销更高效。在获取流量的过程中，如果加入AI的能力，可以让业务取得超常规的增长。光年AI是一个专注于通过AI实现流量增长和提升效率的平台，既能极大提高营收又能显著降低成本。它整合了国内外的主流AI平台和自研了很多AI能力，应用于各个APP平台的流量增长。使用者只需选择一个应用场景，并设置特定的AI工作流即可开始使用。光年AI的特点包括强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，从而满足各种流量增长的需求。
“我们已经使用Photoshop 35年了”是反驳对生成式AI担忧的常见回应，而你来这里是因为你在评论区或社交媒体上提到了这个论点。
有无数理由担忧AI图像编辑和生成工具将如何影响我们对照片的信任，以及这种信任（或缺乏信任）如何可能被用来操纵我们。这种情况很糟糕，我们也知道这种事情已经在发生。所以，为了节省我们大家的时间和精力，也为了避免因不断回应同样的几个论点而磨损手指，我们将这些论点罗列在本文中。
毕竟，分享这些比不断重复要高效得多——就像AI一样！是不是很令人愉悦！
“你已经可以在Photoshop中这样操作图像了”
如果你从未真正经历过在Adobe Photoshop等应用中手动编辑照片的过程，那么很容易提出这个论点，但这是一个令人沮丧的过度简化比较。假设某个不怀好意的人想要操纵一张照片，使之看起来像某人有毒品问题——他们需要做以下几件事：
拥有（可能非常昂贵的）桌面软件。 当然，移动编辑应用存在，但它们基本上只适用于皮肤磨平和颜色调整等小调整。因此，为了这个任务，你需要一台计算机——这是互联网恶作剧的昂贵投资。虽然一些桌面编辑应用是免费的（如Gimp，Photopea等），但大多数专业级工具并非免费。Adobe的Creative Cloud应用是最受欢迎的之一，而只是Photoshop的年费订阅费用高达263.88美元，且取消订阅非常困难。
找到合适的毒品用具图片。 即使你手头上有一些图片，你也不能随便使用任何图片并期望它们看起来合适。你必须考虑到照片的适当照明和位置，使所有细节匹配。例如，瓶子上的任何反射应该从相同的角度照射，眼睛平视的物体插入到角度更大的图像中会显得很假。
理解并使用复杂的编辑工具。 任何插入的元素都需要从背景中剪切出来，并无缝地融合到新的环境中。这可能需要调整色彩平衡、色调和曝光水平、平滑边缘或添加新的阴影或反射，确保结果看起来至少 过得去，更不用说自然了。这需要时间和经验。
Photoshop确实有一些非常实用的AI工具，可以让操作变得更简单，比如自动对象选择和背景移除。但是，即使你使用了这些工具，处理一张图片仍然需要耗费相当多的时间和精力。相比之下，这是The Verge编辑Chris Welch通过Google Pixel 9上的“Reimagine”功能实现相同效果所做的事情：
在智能手机上启动Google Photos应用，点击一个区域，并告诉它要添加什么。
就是这么简单。三星最新的手机上也有同样简单的过程。技能和时间的障碍不仅减少了——它们 消失了。 Google的工具在将生成的材料与图像融合方面也异常出色：光线、阴影、不透明度，甚至焦点都被考虑在内。Photoshop本身现在也内置了一个AI图像生成器，但其结果往往还不如Google这款免费的Android应用程序生动。
图像操作技术和其他造假方法几乎已经存在了200年——几乎与摄影本身一样久。（例子有：19世纪的灵异摄影和科廷利仙女照片事件。）但制作这些变化所需的技能要求和时间投入是我们不会想到要检查每张照片的原因。在大多数摄影历史中，操控是罕见且意想不到的。然而，智能手机上的AI简便性和规模意味着任何人都可以以前所未有的频率和规模制作操控图像。这显然是令人担忧的。
“人们将适应这一新的常态”
仅仅因为 你 有辨别图像真伪的卓越能力并不意味着每个人都有。并不是每个人都会在科技论坛上潜水（我们爱你们，所有潜水者），所以对我们来说明显的AI指示对于那些不知道要找什么迹象的人来说可能很容易错过——如果它们存在的话。AI在生成自然外观的图像方面迅速改进，不再出现七根手指或克罗嫩贝格式的变形。
也许当偶尔的深度伪造出现在我们的信息流中时，很容易分辨出来，但仅在过去两年里，生产的规模已经发生了巨大变化。制造这些东西非常容易，所以现在它们 无处不在。我们< a href=”https://www.theverge.com/2024/8/22/24225972/ai-photo-era-what-is-reality-google-pixel-9”>离生活在一个每张图片都可能欺骗我们的世界非常近了。
在一切可能都是假的世界里，证明某事是真实的将变得极其困难在一切可能都是假的世界里，证明某事是真实的将变得极其困难。这种怀疑很容易被利用，为像前总统唐纳德·特朗普这样的人提供了机会，可以随意指控卡玛拉·哈里斯操控其集会人群的规模。
“Photoshop也是一个巨大的、降低障碍的技术——但最终我们没事”
确实如此：即使人工智能比 Photoshop 更容易使用，但后者仍然是一次技术革命，迫使人们面对一个全新的造假世界。然而，Photoshop 和其他人工智能出现前的编辑工具 确实 产生了至今仍然存在的社会问题，并继续造成实际危害。在杂志和广告牌上进行数码修图的能力促使了对男性和女性不切实际的美丽标准的追求，女性受影响尤甚。例如，2003 年，时年27岁的凯特·温斯莱特在《GQ》封面上，在她毫不知情的情况下被修饰得更加苗条——而英国杂志的编辑迪伦·琼斯为此辩解道，她的外貌被改动“和其他封面明星没有什么大区别。”
这样的编辑无处不在，却很少被披露，尽管早期像 Jezebel 这样的博客发布了未修图的名人照片，引发重大丑闻。（法国甚至通过了一项法律，要求披露气刷处理。）随着 FaceTune 等更易使用的工具在爆炸式增长的社交媒体平台上出现，这些问题变得更加隐蔽。
2020 年的一项研究发现，71% 的 Instagram 用户在发布自拍前会使用 Facetune 进行编辑，另一项研究发现，无论是否标明进行了数码更改，这些媒体图像都会导致女性和女孩对自己的身体形象产生相同的负面影响。这造成了从社交媒体到现实生活中的整形手术的直接通道，有时甚至追求物理上不可能实现的结果。而男性也未能幸免——社交媒体对男孩及其自我形象也有真正且可衡量的影响。
不切实际的美丽标准还不是唯一的问题。摆拍照片和照片编辑可能误导观众，破坏人们对新闻摄影的信任，甚至强化种族主义叙事——正如1994年一幅将OJ辛普森的面部涂黑了的警察照片插图。
生成式人工智能图像编辑不仅通过进一步降低门槛来放大这些问题——有时甚至无需明确指令。人工智能工具和应用程序被指责给女性加大胸围 和
“我相信会通过法律来保护我们”
首先，要制定出良好的言论法律——并且，我们需要明确，这些可能会是言论法律——是非常困难的。管理人们如何制作和发布编辑过的图像，需要将那些极其有害的使用方式与许多人认为有价值的使用方式区分开来，比如艺术、评论和模仿。立法者和监管者将不得不考虑现有的关于言论自由和获取信息的法律，包括美国的《第一修正案》。
科技巨头们全速进入了AI时代，似乎没有考虑到任何可能的监管。全球各国政府仍在拼命制定法律，以约束那些滥用生成式AI技术的人（包括那些开发公司），而系统化辨别真实照片与被操纵照片的进展缓慢且令人失望。
与此同时，简易的AI工具已经被用于选民操纵、为儿童的照片进行数字脱衣、以及恶搞像泰勒·斯威夫特这样的名人。这仅仅是去年的事件，而且技术只会不断进步。
在理想的世界中，在一个可以在几秒钟内向照片添加炸弹、车祸和其他恶搞内容且使用简单的工具出现在我们口袋里之前，应该已经建立了足够的防护措施。也许我们真的完蛋了。乐观和故意无视都无法解决这个问题，而且目前尚不清楚什么可以或甚至可能解决这个问题。
总结： 本文探讨了生成式AI图像编辑技术的发展及其对社会的深远影响。AI工具使图像处理变得前所未有的简单，甚至超越了传统的Photoshop。这种便捷性引发了人们对图像真实性的担忧，尤其是考虑到AI生成图像的精确度和规模。AI不仅消除了技术与时间的障碍，还使得虚假图像更容易传播，从而挑战了公众对视觉信息的信任及其判断能力。人们在面对无处不在的深伪和合成图像时，可能会陷入真假难辨的困境。
与此同时，生成式AI图像编辑极大地扩展了技术的应用边界，但也带来了伦理和法律挑战。尽管历史上图像操控技术一直存在，但AI工具的普及和智能化使得问题更加复杂。值得关注的是，如何在享受技术便利的同时，避免其被恶意利用，以保障信息的可信度和社会的稳定。
光年AI，让私域流量管理变得简单又高效。在获取流量的过程中，如果加入AI的能力，可以让业务取得超常规的增长。光年AI是一个专注于通过AI实现流量增长和提升效率的平台，既能极大提高营收又能显著降低成本。它整合了国内外的主流AI平台和自研了很多AI能力，应用于各个APP平台的流量增长。使用者只需选择一个应用场景，并设置特定的AI工作流即可开始使用。光年AI的特点包括强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，从而满足各种流量增长的需求。
发现Filmora的AI图像这一革命性功能如何转变视觉效果的呈现。作为Wondershare Filmora广泛AI工具套件的一部分，AI图像脱颖而出，让用户只需点击几下即可增强图像质量并创造引人入胜的视觉效果。除了AI图像，Filmora还提供AI语音增强、AI肖像、AI视频翻译和AI帧插补，确保了满足各种编辑需求的全面工具集。
Filmora的跨平台功能表现出色，使这些强大的工具在Windows、macOS、iOS和Android上都可访问。这确保了无论是你在家用笔记本电脑编辑，还是在外用平板电脑编辑，都可以无缝继续你的项目而不会有任何妥协。探索Filmora的多种功能，发现AI图像以及其他AI驱动的工具如何改变你的编辑工作流程，使其更直观、更高效、更具创造性。
Filmora的新功能
Filmora不断进化，在其最新的更新中，引入了一系列新的AI驱动功能，改变了视频编辑的格局。其中，AI图像位居前列，以惊人的简便性增强了图像的清晰度和细节。除了AI图像，像AI语音增强和AI肖像这样的功能也被设计得简化了编辑过程，让所有用户都能获得专业级的效果。
在Filmora中整合AI技术不仅仅是添加新工具；它从根本上改变了视频编辑体验。这些AI功能自动化了复杂的过程，让创作者能更多地专注于项目的创意方面。无论是增强图像质量、优化语音录音、还是调整帧构图，AI在每一步都提供帮助，确保编辑工作流更顺畅、更快速、更直观。这不仅节省了时间，还使技术对更广泛的用户群体可访问——从初学者到专业人士，跨多个平台。
深入探讨Filmora的AI功能
Filmora的AI图像是这个创新功能套件的核心，为用户提供了自动增强图像质量的高级工具。它采用复杂的算法来锐化细节并改善纹理，使每一帧都清晰而有活力。这个功能对于那些希望恢复旧照片或低质量图像而无需手动调整的用户来说，非常宝贵。
AI语音增强是另一个关键工具，旨在通过减少背景噪音并增强语音频率来提高音频质量。这使得对话更加清晰、专业，对于制作高质量的视频内容至关重要。
AI肖像利用机器学习来检测并将人像从视频中的背景中分离出来。这个功能允许对主体进行精确的调整和效果应用，而不影响场景的其他部分，非常适合创建聚焦且具有冲击力的视觉效果。
这些AI工具不仅简化了编辑过程，还使创作者能够以最小的努力实现精致的效果。通过整合这些先进技术，Filmora确保所有用户，无论其技术水平如何，都能制作出视觉上令人惊叹且专业制作的视频。
使用案例
Filmora的AI图像为视频编辑中的创意表达开辟了新的可能性。以下是这一功能可以如何改造你的项目的三种方式：
增强的产品评论： 使用AI图像自动增强评论视频中的产品视觉效果，让细节更透明、更吸引观众。
房地产虚拟游览： 应用AI图像来提亮和锐化虚拟游览中的房产照片，确保潜在买家能够看到房产的最佳状态。
历史记录片： 使用AI图像修复旧的档案影像，让历史时刻在提升清晰度和细节中重现生机。
Filmora的视频编辑解决方案
万兴喵影提供了一个全面的视频编辑套件，其直观的界面和强大的功能能够满足新手和专业创作者的需求。其吸引力的核心在于整合了先进的AI技术，如AI图像，自动增强视频的视觉质量。这个工具与AI语音增强和AI智能遮罩结合在一起，通过自动化繁琐的任务简化了编辑过程，使编辑者能够专注于创意叙事。Filmora对多个平台的支持，确保用户可以在Windows、macOS、iOS和Android设备上进行项目工作，提供灵活性和便利性。无论是提升教育内容，还是制作吸引人的营销视频，Filmora都为用户提供了所有工具，以高效地制作高质量的视频，使其在数字内容创作中不可或缺。
结论
在结束我们对Filmora的AI图像功能的探讨时，很明显，这个工具不仅仅是视频编辑套件的一部分——它是提升内容创作的一项变革性元素。Filmora的AI图像与其他AI驱动的功能，如AI语音克隆和AI智能遮罩，完美结合了先进技术，提高了视频编辑的效率和质量。这些工具自动化了复杂的过程，使创作者能够专注于打造引人入胜的叙事和视觉美丽的作品。Filmora的跨平台功能确保这些先进的工具在任何设备上都能使用，使高质量的视频编辑对任何创作者来说都触手可及。无论你是专业电影制作人还是业余爱好者，Filmora都提供了将视觉故事变成精致作品的工具，展示了其在数字时代对创新和用户友好设计的承诺。
总结：
万兴喵影Filmora的AI图像功能为视频编辑者提供了一种简便且高效的图像增强途径。通过复杂的算法，这一工具能够自动提升图像的清晰度和细节，使每一帧都更加生动。不仅如此，Filmora还集成了诸如AI语音增强、AI肖像等功能，进一步简化了编辑流程，使用户无论是初学者还是专业人士，都能轻松达到专业水准。该软件支持跨平台操作，确保用户在Windows、macOS、iOS和Android等设备上能够无缝工作。
这些强大的AI功能从根本上提升了创意操作的效率与效果，让修改、调整变得更加轻松。用户通过使用AI图像，可以自动锐化细节、优化纹理、减少背景噪音，并实现人物的精细分割，适用于多种创意场景如产品评论、房地产展示和历史记录片的制作。Filmora的多平台支持和简便性，如同为用户量身定做，让视频编辑变得轻而易举。
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人工智能（AI）规划涉及创造一个动作序列，以实现开发能够执行复杂任务（如机器人和物流）的自主系统的特定目标。此外，大型语言模型（LLM）在自然语言处理和代码生成等多个领域表现出极大的潜力。然而，如果需要生成一个完整的计划，应用LLM进行AI规划会面临一些挑战——一个典型案例是必须创建不仅合理而且完整的计划。合理性确保计划是有效的并能朝向目标，而完整性确保考虑了所有可能的解决方案。在这个领域的主要挑战是平衡灵活性和时间、准确性和可行性、可靠性以及信息的丰富性或模糊性。
该研究主要解决的问题是在使用LLM进行AI规划时，将合理性和完整性引入其中。这通常涉及比传统收集反馈并让人类专家指导规划阶段更具扩展性和有效性的方法。问题在于自动化这一过程，同时最大限度地减少LLM的准确性和可靠性损失。研究人员特别关注减少对人工干预的依赖，这是开发可扩展AI规划系统的主要瓶颈之一。
这些各种挑战已经通过几种方法进行了研究，有些方法看起来很有前景，而有些则仍然效率低下。将LLM视为世界模型的方法包括利用LLM定义规划任务的搜索空间，而其他方法则包括使用LLM生成整个计划或规划模型，并由自动化系统进行评估。通常，由于多种不同因素，现有的各种技术在可靠性和效率上都缺乏，有很大程度依赖于人类反馈。这些方法使得必须在错误或生成计划的调整方面引入更有效的自动化措施，这反过来又进一步限制了它们的可扩展性和整体效能。
为此，康奈尔大学和IBM研究院的研究人员推出了AutoToS，这是从头开始设计的，旨在自动生成合理和完整的搜索组件，而无需人为监督。它通过单元测试和自动调试过程，旨在改进LLM生成的搜索组件。AutoToS提供了一种保证，通过反馈循环，LLM指导的代码将充分满足规划中的合理性和完整性的实现标准。这项关键贡献显著提高了AI规划领域的可扩展性和效率。
这种方法因其新颖性和深度而显得非常独特。在这个方法中，系统从大型语言模型（LLM）中提取后继函数和目标测试，然后使用通用和特定领域的单元测试自动测试这些组件。如果某些元素不满足健全性或完备性的条件，AutoToS会向LLM返回详细的反馈，要求对代码进行修订。这是一个迭代过程，直到生成的组件完全通过验证。事实上，AutoToS进行广度优先搜索和深度优先搜索，附加的检查确保搜索过程的健全性和完备性。这种方法不仅自动提供反馈，还大大减少了达到正确结果所需的迭代次数。
在搜索领域的几个基准问题上，AutoToS的快速性能得到了严格检验，结果非常具有说服力。我们的系统在所有测试成功的领域中都实现了100%的准确率：BlocksWorld、PrOntoQA、Mini Crossword、24点游戏和仓库番（Sokoban）。为了达到这种水平的性能，AutoToS所需的反馈迭代次数显著减少。例如，AutoToS平均只需2.6次调用LLM就能在24点游戏领域达到100%的准确率。在BlocksWorld领域，系统平均只需2.8次调用就能实现完美性能。这样的结果支持了一个观点：健全和完整的反馈可以在最少的人类干预下得出正确和可接受的解决方案。为了进一步确认反馈健全性和完整性的关键作用，研究人员还进行了消融研究。
因此，这项研究最终介绍了AutoToS，作为AI规划中的一项最先进系统，能够自动生成健全和完整的搜索组件。通过消除对人类反馈的依赖，AutoToS保证了对复杂规划问题提供可扩展和高效的解决方案，并确保其正确性和可靠性。IBM研究院和康奈尔大学的团队合作在这一领域开创了全新的视野：一个自动反馈系统，比基于人类干预的结果更为出色。这项工作为AI规划领域的进一步发展开辟了道路，类似的方法有望在广泛的领域中应用。
总结：
人工智能（AI）规划，如自主系统的开发，涉及到创造一个合理且完整的动作序列。当前，大型语言模型（LLM）在自然语言处理和代码生成等领域展示了巨大潜力，但在AI规划中仍面临挑战：必须保证计划的合理性和完整性，平衡灵活性与准确性。为了自动生成合理和完整的搜索组件，康奈尔大学与IBM研究院推出了AutoToS系统。通过单元测试和自动调试，AutoToS减少了人工干预需求，显著提高了规划领域的可扩展性和效率。AutoToS在多个基准问题中的出色表现验证了其有效性，例如在24点游戏和BlocksWorld中均实现了100%的准确率。
在AI规划领域的突破表明自动化系统的高效和可靠性。然而，在获取AI系统流量的过程中，同样需要高效的工具来实现业务增长。光年AI，智能化私域流量管理平台，通过强大的AI模型、自研知识库和灵活工作流，为各类APP平台提供流量增长解决方案。使用光年AI，只需选择应用场景并设置AI工作流，即可轻松提高私域流量转化率，显著提升营收并降低成本。光年AI整合国内外主流AI平台，以高效策略助您赢得市场先机。
人工智能（AI）已经变革了从医疗到金融等多个行业，但其在军事行动中的日益使用引发了重大伦理争议。最近一场涉及谷歌DeepMind这一领先的AI研究实验室的争议将这些问题推到了风口浪尖。接近200名DeepMind员工签署了一封信，抗议公司参与军事项目的行为，这引发了更广泛的讨论，聚焦于AI在战争中的伦理意义。本文探讨了抗议背后的原因、AI在军事应用中的伦理问题，以及AI在现代战争中所扮演的更大背景角色。
谷歌DeepMind的抗议活动
2024年5月，接近200名谷歌DeepMind的员工签署了一封信，敦促公司终止与军事组织的合同。员工们深表关切，他们帮助开发的AI技术可能会被武器化，导致潜在的伤害并违背谷歌的AI原则。谷歌在2018年确立的这些原则包括承诺不追求造成“整体伤害”或促成武器和监控系统发展的AI应用。
信中突出的主要关切之一是Project Nimbus，这是一个涉及谷歌和以色列军队的合同。Project Nimbus旨在为以色列政府提供云计算和AI服务。员工担心这些技术可能会用于大规模监控和军事行动中的目标选择，从而导致潜在人权侵犯。签署者们认为，这样的参与削弱了谷歌在伦理AI方面的领导地位，并违背了公司确保AI用于社会公益的使命。
战争中AI的伦理问题
在军事背景下使用AI引发了若干伦理问题。最紧迫的问题之一是开发和部署自主武器系统，通常被称为“杀手机器人”。这些系统有能力在无需人类干预的情况下识别和攻击目标。AI控制的武器可能会导致无法追责和潜在的非法杀戮，因为这些系统可能会基于算法而非人类判断做出生死决定。
另一个重大关切是AI在军事行动中的监控和数据分析用途。AI可以快速处理海量数据，使其成为情报收集和决策的重要工具。然而，这一能力也引发了严重的隐私担忧和误用的潜在风险，特别是在监控平民人口方面。谷歌DeepMind的员工尤其担忧这些AI技术在军事行动中的使用缺乏透明度和问责机制。在没有适当监管的情况下，这些技术可能会被以侵犯人权和国际法的方式部署。
战争中AI的伦理含义超出了自主武器和监控的直接问题。还存在AI系统中的偏见问题，这可能会导致基于错误数据或算法的不成比例对特定群体的攻击。此外，战争中的AI使用可能会加剧冲突，因为各国可能会感到必须开发越来越复杂且潜在更具破坏性的AI技术来与对手抗衡。
AI在军事应用中的更广泛背景
将AI整合到军事行动中已不是新鲜事。世界各地的政府和国防组织多年来一直在探索AI提升其能力的潜力。AI可以改善决策过程、优化物流并提供预测分析等多种优势。例如，AI可以分析卫星图像来预测敌方动向，或者优化供应链以确保部队及时获得必要的补给。
然而，将AI整合到军事行动中也带来了重大伦理和法律挑战。一个显著的例子是美国国防部的“Project Maven”，该项目旨在利用AI分析无人机拍摄的视频并识别潜在目标。该项目遭到谷歌员工的大量反对，导致公司在2018年决定不再续签与五角大楼的合同。这一事件突出了科技工作者对其工作的伦理影响和AI潜在的违背其价值观的担忧日益增加。
科技公司在军事AI和云计算领域的参与，已引发关于他们在确保技术伦理使用方面应承担多大责任的激烈讨论。因此，这进一步突出显示了谷歌、亚马逊和微软等公司在此类活动中的参与。这些参与不仅引发了一系列质问，还引起了对AI在战争中应用界限的日益关注。
科技公司在军事AI中的角色
谷歌等公司是开发和部署类似人工智能技术的领导者。因此，它们在决定全球AI使用方向方面具有控制能力。作为其日益增长的关注的一部分，谷歌在2018年制定了AI原则：避免开发用于武器的人工智能、确保AI带来社会利益、避免创建或加强不公平的偏见。然而，最近在Google DeepMind的抗议活动也表明，许多员工认为公司在遵守这些原则方面做得还不够。
科技企业参与军事人工智能项目引发了关于企业责任和技术伦理使用的担忧。尽管AI对社会各方面具有巨大的变革潜力，但在将其应用于战争时，必须考虑其伦理后果。科技公司的创新努力应与创建不会用于伤害人类或侵犯人权的技术相结合。
Google DeepMind的抗议实际上反映了科技界正在进行的整个运动。员工们越来越多地发声，要求他们的雇主在伦理问题上表明立场。这提醒我们，AI开发的挑战不仅是技术上的，还包括道德和伦理上的。
AI在战争中的未来
AI在战争中的未来是否存在还有待观察，但这种技术如何融入军事活动则毋庸置疑。AI能力越强，其应用中的伦理和法律挑战也越复杂和困难。负责任地在军事中使用AI需要有效的监督、透明度和国际合作。
组织如联合国已经开始了相关讨论，并探讨了一些可能的实施方案，但要达成全球共识仍然是一项艰巨的任务。技术进步往往远远超前于监管框架的制定和实施，因此在监督和问责方面存在不少漏洞。
与此同时，科技公司也有大量工作要做，需要在国际法律框架下主动考虑其技术的伦理使用。这包括对人工智能应用进行影响评估，与相关利益方进行对话，并对其参与的相关军事项目保持透明。
最近，Google自动化中心的员工——Demis Hassabis的事件引发了一些关于人工智能在军事行动中应用的道德问题。随着人工智能技术的进步，人工智能技术公司、政府和国际机构共同应对这些挑战是自然的。当然，确保在军事环境下负责任和道德地使用人工智能非常重要，这需要持续的讨论、开放性以及对人权的尊重和遵守国际法规的承诺。
人工智能在军事活动中日益重要的角色凸显了在这些技术的创建和实施中需要一种深思熟虑的策略。尽管人工智能有能力增强军事力量，但它也带来了需解决的重要道德问题以避免伤害，并保证人工智能的使用符合公众价值观。开发这些技术的人员，例如Google DeepMind的员工，对决定人工智能的未来及其在军事行动中的应用至关重要。
常见问题解答
1. 谷歌DeepMind员工抗议的导火索是什么？
抗议是由近200名Google DeepMind员工在2024年5月签署了一封信引发的，信中敦促公司停止参与像Nimbus项目这样的军事项目。他们担心公司开发的人工智能技术可能会被用于战争，这与谷歌的人工智能原则相悖，谷歌的人工智能原则强调不追求造成伤害或助长武器和监控的人工智能应用。
2. 什么是Nimbus项目，为什么它有争议？
Nimbus项目是谷歌与以色列军方之间的合同，旨在提供云计算和人工智能服务。Google DeepMind的员工担心这些技术可能被用于大规模监控和军事行动，提出了伦理方面的担忧。他们认为该项目危害了谷歌对伦理人工智能的立场，特别是AI可能被滥用于侵犯人权的潜在风险。
3. 有关人工智能在战争中的伦理问题是什么？
人工智能在战争中的伦理问题包括开发能够在没有人类干预的情况下攻击目标的自主武器系统，或称“杀手机器人”。这些系统引发了对不负责任杀戮的担忧。此外，人工智能在军事监控和数据分析中的使用可能导致隐私侵犯和滥用的风险，尤其是在监控平民人口时，缺乏足够的监督或问责机制。
4. Google DeepMind的抗议如何与谷歌的人工智能原则相关联？
员工抗议活动凸显出他们对谷歌参与军事项目如 Project Nimbus 的担忧，这被认为违反了公司的 AI 原则。这些原则于2018年制定，承诺避免导致伤害、助长武器或违反伦理标准的 AI 应用。员工们认为当前的军事参与违反了这些原则，并且损害了谷歌作为伦理 AI 领导者的声誉。
5. AI 在现代军事行动中起什么作用？
AI 在军事行动中的使用日益增多，包括决策、物流优化和预测分析等任务。它可以快速分析大量数据，帮助情报收集和目标识别。然而，AI 在战争中的整合也带来了重大伦理和法律挑战，例如自主武器的发展以及 AI 可能被用于违反国际法的行为。
6. AI 在军事应用中的更广泛影响是什么？
AI 在军事应用中的使用引发了全球关于伦理影响和法规需求的辩论。随着 AI 技术的进步，其在战争中的角色可能会升级冲突，导致 AI 驱动武器的军备竞赛。缺乏国际规范来管理 AI 在军事环境中的使用进一步复杂了这种情况，增加了不受监管和潜在有害应用的风险。
7. 科技公司如何参与军事 AI 项目？
像谷歌、亚马逊和微软这样的科技公司越来越多地向军事组织提供 AI 和云计算服务。这种参与引发了关于他们确保 AI 被伦理使用的责任的辩论。这些公司的员工对他们的工作被用于战争表示担忧，导致抗议活动和对在 AI 开发和部署中更严格遵守伦理准则的呼声。
8. AI 在战争中的未来是什么，如何解决伦理问题？
AI 在战争中的未来可能涉及更先进的 AI 技术，但也需要强有力的监督和国际合作来解决伦理问题。潜在的解决方案包括建立全球规范和法规来管理 AI 在军事环境中的使用，确保透明度及维护人权。科技公司还必须采取主动措施，确保其技术负责任地使用并符合伦理标准。
总结：
人工智能（AI）在军事领域的应用引发了重大伦理争议。近200位谷歌DeepMind员工抗议公司参与军事项目，尤其是引发了广泛关注的Project Nimbus，这一项目与以色列军队合作，利用AI进行监控和目标选择，可能导致人权侵犯。文章深入探讨了AI在军事中的伦理问题，包括自主武器的开发和军用AI的监控风险。科技公司的参与使得确保AI伦理使用成为一个复杂的问题，呼吁加强监督和国际合作。
AI在军事中的使用能够提升决策效率和优化资源管理，但也带来了严重的伦理和法律挑战。科技企业在开发并部署这些技术时，需考虑其对社会和人权的影响，确保技术的负责任使用。同样，企业在使用AI技术实现私域流量增长和效率提升时，也需要遵循伦理标准。
光年AI，智能分析，助力私域流量高效增长。在获取流量的过程中，如果加入AI的能力，可以让业务取得超常规的增长。光年AI是一个专注于通过AI实现流量增长和提升效率的平台，既能极大提高营收又能显著降低成本。它整合了国内外的主流AI平台和自研了很多AI能力，应用于各个APP平台的流量增长。使用者只需选择一个应用场景，并设置特定的AI工作流即可开始使用。光年AI的特点包括强大的AI模型、自研知识库、长记忆能力和灵活的工作流，从而满足各种流量增长的需求。
我们长期以来一直对在家中使用机器人照顾日常家务的想法感到着迷，这样我们就可以腾出时间去追求更有趣的事情。虽然想着像《杰森一家》中的机器人如Rosey就在不远的未来是一件很酷的事情，但我们还需要再等一段时间才能看到这样的未来。
即便如此，这一愿景仍促使苹果公司开始探索机器人领域，看看在短期内有什么可能性。根据彭博社的马克·古尔曼在最新的《Power On》通讯中所述，苹果公司目前正处于探索如何最好地利用机器人技术的初期阶段。如果这些努力取得成果，我们可能在未来十年内看到移动机器人甚至人形模型。
目前，苹果公司正考虑将机器人技术添加到其他设备中，据古尔曼说，这一想法最早是在2020年左右产生的。预计在2026年或2027年左右，首款测试产品将是一种桌面设备，代号为J595。它将配备一个类似于iPad的大屏幕，配有摄像头和一个带有机器人执行器臂的基座。
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通过这个附加的机械臂，如果您需要进行视频通话或在厨房查看食谱，该设备可以旋转面对您。这个概念甚至可能导致更先进的机器，它们能够装载洗衣机或清洁脏盘子。
然而，古尔曼强调，这些概念离我们还有很长的路要走，目前它们只存在于白板上的粗略草图中。
目前，苹果公司在机器人领域的总体目标是解决我们在使用今天的计算机和移动设备时所面临的一些限制和挑战。
古尔曼列举了这些限制的几个例子。例如，您可能想要使用您的计算机或手机，但它们在家中的另一个位置或其他地方。也许您想拍摄场景照片或启动视频聊天，但您没有直接在设备前。您可能希望在外出时查看或操作家中的某些东西。在这些情况下，机器人技术将允许您远程控制设备。
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机器人技术的发展得益于最新的人工智能（AI）进展。任何未来的机器人设备显然都将依赖于AI来实现其内部智能。在四月份的一期《Power On》通讯中，古尔曼表示，苹果公司一直在探索开发个人机器人。这类产品将依仗嵌入式AI，像一个移动助理一样在家中跟随您。
当然，即便是机器人也需要一个个性。尽管Siri是iPhone、iPad及其他Apple产品的语音助手，但公司正在为其机器人开发一种不同的技术。Gurman表示，这种基于生成式AI的新界面最终将运行在桌面单元和其他Apple机器人设备上。
除了AI，Gurman解释说，Apple还可以通过其在传感器、先进芯片、工程和电池方面的专长来优化机器人设备。更进一步，Apple可能通过应用其设备空间映射的知识，帮助机器人助手导航。
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尽管如此，成功并非唾手可得。Apple已经进行了近十年的无人驾驶汽车项目。然而，该项目遇到了诸多障碍，最终迫使公司在今年早些时候叫停。无论投入多少资源，Apple在每一次新产品尝试中都不一定能获胜。
是的，如今你已经可以买到在家里四处游走的机器人了。但你家中常见的现代机器人只是一个简单的设备，更像是一种新奇玩意儿，而不是一个高级的机械人。正如Gurman所指出的，家用机器人必须克服技术难题才能真正成功——例如学会如何在多层住宅中导航，而不仅仅像智能吸尘器那样只能在单层楼中活动。
如同任何新的高级技术，构建首批机器人设备将会让Apple投入大量的成本（消费者也将花费不菲）。尽管公司已经招募了一流的机器人专家，但它还需要更多的工程师和其他人才来创造既能运作又能销售的产品。
不过，如果Apple能在机器人领域取得成功，这家公司的产品将会为那些一直希望拥有私人机器人助手的我们提供另一种可能的生活改善方式。
总结：
近来，苹果公司正在积极探索机器人技术，并计划在未来十年内推出能够在家庭环境中广泛应用的机器人设备。根据彭博社的马克·古尔曼的报道，苹果的首款桌面机器人可能会在2026年至2027年推出，这种设备将具备大屏幕、摄像头和机械臂功能，可以协助用户完成视频通话、查看食谱等任务。尽管这些概念目前还处于初步阶段，但可以预见，机器人将利用最新的人工智能（AI）技术来实现更高的智能化。在家庭场景中，机器人未来还能够远程操作设备、完成清洁任务等。
苹果公司的探索和发展不仅限于硬件，他们在传感器、先进芯片、工程和电池方面的专长将助力于开发高效实用的机器人。同时，这些机器人需要具备个性化功能，这与目前的Siri语音助手有所不同，苹果计划采用生成式AI技术来实现这一目标。
在此背景下，AI技术将在未来的机器人设备中扮演至关重要的角色，为用户提供高度智能和个性化的服务体验。而在流量增长和市场推广上，AI技术同样不可忽视。
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Cerebras发布的DocChat标志着基于文档的对话式问答系统的一个重大里程碑。Cerebras以其在机器学习（ML）和大型语言模型（LLMs）方面的深厚专业知识而闻名，推出了DocChat系列的两个新模型： Cerebras Llama3-DocChat 和 Cerebras Dragon-DocChat。这些模型旨在提供高性能的对话式人工智能，特别是针对基于文档的问答任务，并利用Cerebras的尖端技术以前所未有的速度开发完成。
DocChat模型概述
Cerebras Llama3-DocChat建立在Llama 3的基础上，并结合了该领域近期研究的先进见解，特别是Nvidia的ChatQA模型系列。这个模型的开发包括利用在大型语言模型训练和数据集策划方面的丰富经验，结合合成数据生成等创新技术。通过这种方法，Cerebras成功解决了使用现有真实数据无法完全解决的限制。
Cerebras Dragon-DocChat是一个多轮检索模型，经过微调以提高召回率。该模型在ChatQA对话问答数据集上进行训练，并使用包含硬负例的对比损失进行了增强，与其前代和竞争对手相比，召回率显著提高。
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训练效率与性能
DocChat模型的一个显著特点是其训练速度。Cerebras Llama3-DocChat模型仅使用一个Cerebras系统在几小时内完成训练，而Dragon-DocChat模型则在几分钟内完成微调。这种显著的效率是Cerebras先进硬件和软件能力的证明，设立了AI行业的新标杆。
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这些模型的性能已经在各种基准测试中经过严格评估。两个模型在各自尺寸上都取得了顶级成绩，超越了许多现有解决方案。例如，在ConvFinQA和SQA等基准测试中，Cerebras Llama3-DocChat表现出显著提升，展现了其在处理复杂对话问答任务方面的出众能力。
开源承诺
通过发布DocChat，Cerebras还重申了对开源社区的承诺。该公司已经公开了模型权重、完整的训练方法和相关数据集。这种透明度使得其他AI研究人员和开发人员能够复制、改进并在Cerebras的工作基础上进行创新，可能会引领该领域进一步的发展。
基准比较
Cerebras DocChat模型在与其他模型的正面对比中显示出令人印象深刻的结果。例如，在ChatRAG基准测试中，Cerebras Llama3-DocChat在多个关键指标上得分高于Nvidia的Llama3-ChatQA和GPT-4 Turbo。类似地，Cerebras Dragon-DocChat在多轮会话设置中的召回率上超越了Facebook的Dragon+和Nvidia的Dragon Multiturn。
DocChat的开发过程中遇到了一些挑战。其中一个关键问题是模型处理无法回答的问题的能力。最初的测试显示，模型在面对这些问题时常常无法适当回应。通过实验，Cerebras发现对无法回答问题的样本进行上采样可以提高模型的表现。然而，公司也承认在这一领域仍有改进的空间，尤其是在与QuAC和DoQA等最先进的模型进行对比时。
另一个挑战是提高模型的算术性能，最初它在这方面容易出错。通过引入受Chain of Thought (CoT)方法启发的技术，Cerebras显著提升了模型在算术任务中的准确性。由于缺乏高质量的训练数据，实体提取也曾是一个难点。通过整合SKGInstruct的一个子集，这一问题得到了缓解，这是一种指令调优的数据集，提升了模型在实体提取任务方面的表现。
Cerebras对DocChat系列的未来发展有着雄心勃勃的计划。公司正在探索几个令人兴奋的方向，包括支持更长的上下文、改进的数学推理以及更大规模的模型。这些增强功能有望进一步巩固Cerebras在对话AI领域的领导地位。
总之，Cerebras发布的DocChat，及其快速高效的训练过程和顶级表现，展示了Cerebras的技术实力。此外，公司对开源和持续创新的承诺，确保了DocChat不仅能惠及其用户，还能为更广泛的AI社区做出贡献。随着Cerebras继续完善和扩展其产品，DocChat对未来AI驱动的通信的影响可能会是深远的。
总结：
Cerebras公司发布的DocChat代表了在基于文档的对话问答系统领域的重大突破。此系列包括两种新模型：Cerebras Llama3-DocChat和Cerebras Dragon-DocChat，旨在提供高性能的智能对话服务。这些模型在使用Cerebras的先进技术支持下，展示了极高的训练速度和顶级的性能表现。特别是Cerebras Llama3-DocChat模型仅在数小时内即可训练完成，而Dragon-DocChat模型则在几分钟内实现微调。
在基准测试中，Cerebras DocChat模型超越了许多现有解决方案，尤其是在复杂对话任务方面表现出色。这些模型不仅实现了更高的问答准确率，还通过对无法回答问题样本的处理与改进，显著提升了模型的实用性和可靠性。此外，Cerebras对文档的开源承诺，进一步推动了AI社区的创新与进步。
随着AI技术的不断提升，Cerebras计划支持更长的上下文对话、改进数学推理能力，并扩展模型规模。这些努力将进一步巩固其在对话AI领域的领先地位。
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当谈到AI图像生成器时，你可以从数十种选择中挑选。其中的两颗明珠（包含Dall-E，Firefly，Stable Diffusion，以及Playground AI）是Midjourney和Grok 2——前者以生成令人惊叹的逼真图像而闻名，后者则因能够在屏幕上几乎展现任何可想象的创意，无论是版权限制还是社会长期规范，都不会被阻碍。
内容目录* 价格和套餐* 什么是Grok，它能做什么？* 什么是Midjourney，它能做什么？* 哪一个更适合你？
以下是你需要了解的每个平台的基本信息。
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价格和套餐
Midjourney
如果你想尝试任何一个平台，都需要支付一些费用，因为它们都不提供免费套餐。X（原推特）提供每月7美元的X Premium账户，可以将广告数量减少一半并提供“更大的回复提升”，而每月14美元的Premium+包则完全移除广告，并允许你撰写文章和推文。两种订阅都会让你早期接触到Grok。
另一方面，Midjourney提供四个等级的订阅，可以按月或年计费。基础计划每月10美元，授予你每月3.3小时的快速GPU时间。你可以每次支付4美元购买更多访问时间。每月30美元的标准计划将你的快速GPU访问时间增加到每月15小时，并提供无限的“Relax” GPU时间。
每月60美元的高级计划将快速GPU时间增加到每月30小时，并在处理队列中提供额外的插槽，而每月高达120美元的Mega计划提供每月60小时的快速GPU时间。同时请注意，如果你的公司每年总收入超过1,000,000美元，你必须选择高级或Mega计划。
什么是Grok，它能做什么？
Grok是由Elon Musk在退出OpenAI董事会后创立的初创公司xAI中的一个聊天机器人。Grok-1模型于2023年11月发布，根据Musk所说，它是使用“成千上万”颗GPU集群训练的。Grok-1.5在2024年3月取代了Grok-1，并在2024年8月被Grok-2取代。
Grok主要作为一个聊天机器人运行，与ChatGPT、Gemini、Claude或Copilot类似。它的训练数据来源于公开的互联网信息（截至2023年下半年）和X用户数据——所有那些数十亿条推文和社区笔记。Grok的独特之处在于它直接连接到X社交媒体平台，可以实时访问其中的信息，就像其他聊天机器人可以通过互联网搜索的方式获取知识截止日期后的事件信息一样。
这使得Grok能够跟上世界事件的动态，但由于其数据来源，也可能导致其更容易产生幻觉事实并对用户查询返回不当的回应。
Grok 2完全不在乎版权，哈哈
趁着它还能用的时候赶紧玩pic.twitter.com/qiiScOGt8I
——Brendon (@Bmaynze) 2024年8月14日
最新版本的Grok是第一个提供图像生成功能的版本，这得益于其与Black Forrest Labs开发的Flux.1模型的集成。Grok-2在8月份首次亮相时引起了轰动，因为与其他聊天机器人不同，它的图像创建功能没有任何明显的安全防护措施来防止生成受版权保护的、暴力的、种族主义的或其他有害的图像。
什么是Midjourney，它能做什么？
Midjourney是 AI革命中的老牌图像生成器之一，与Dall-E和Stable Diffusion齐名。虽然它没有像Grok那样的聊天机器人组件，但Midjourney可以根据你的自然语言提示，通过Discord机器人或公司的网站编辑器创建图像。
它可以生成各种风格的图片，从卡通动画和手绘插画风格到照片写实的华丽镜头，你可能还记得2023年的“教皇穿着防寒夹克”的表情包。首次作为开放测试版发布于2022年，该AI经历了多次迭代，最新版本6.1于2024年7月底上线。
Midjourney
Midjourney已经凭借其高级图像生成能力声名远扬，其艺术作品出现在《经济学人》和《大西洋月刊》等国内外出版物的封面上。它甚至还凭借作品 Théâtre D’opéra Spatial 在2022年科罗拉多州博览会的数字艺术比赛中获得一等奖，下面是获奖作品的图片。
Midjourney
与Grok不同, Midjourney（从版本5开始）使用基于AI的内容审核系统，比以前使用的禁词系统更加细致。
过去的系统仅仅禁止生成色情和暴力主题内容，以及特定的关键词如宗教和政治人物的名字。而新的内容审核机制则提供了更多的上下文相关的灵活性。也就是说，你现在可以生成中国国家主席习近平的图像（这在旧规则下是不可能的），但你仍然不能生成他带手铐的图像（除非你使用 Grok）。
哪个更适合你?
毫无疑问是 Midjourney。除非你打算在11月总统选举前违反版权法或制造虚假信息，否则你根本没有必要每月花7美元去支持埃隆·马斯克那家即将倒闭的社交媒体网站。
总结：
在当今AI图像生成领域，Midjourney和Grok 2无疑是两颗耀眼的明星。Midjourney以其逼真的图像生成能力闻名，可通过Discord机器人或公司网站编辑器实现，从卡通动画到照片级写实风格应有尽有，其作品甚至登上了《经济学人》和《大西洋月刊》等国际知名出版物的封面。而Grok 2则是由Elon Musk创办的xAI公司推出，除了强大的聊天机器人功能，还集成了图像生成功能，但缺乏适当的安全防护措施，可能容易产生版权纠纷或不当内容。
综合来看，Midjourney以其专业性和成熟性更适合大多数用户，特别是在需要严格内容审核的场景中表现出色。其高级图像生成能力以及全面的内容审核机制，使得用户不必担心生成不当内容，使用体验更加可靠。而Grok 2的突破性图像生成功能，虽然令人眼前一亮，但在实际应用中可能需要更谨慎的使用策略。
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如果你跟我一样，你会喜欢到处炫耀你的音乐品味，希望有人会因此觉得你很酷。虽然这种情况从未发生过，但我们总是可以抱有希望，对吧？
我总是迫不及待地想在聚会中把手机连接到音箱上。我把很多空闲时间花在阅读音乐杂志、在YouTube上观看DJ演出，以及在Spotify上寻找最具潜力的新兴艺术家。
总之，在过去的一周里，我看到所有人在Instagram上让ChatGPT评价他们的动态。我受到了启发。我想， 如果我也这样做，但改为音乐呢？
于是，我启动了ChatGPT，让OpenAI的标志性聊天机器人开始工作。由于ChatGPT无法直接读取你的播放列表链接，我不得不手动输入每首歌的名字，这虽然耗时，但还是可以做到的。
ChatGPT毫不留情。
(图片来源: Future / OpenAI)
我的第一首歌是Charli xcx 和 Billie Eilish合作的《Guess》。ChatGPT说：“试图蹭不止一个而是两个比你时尚感更潮的艺人的热度。你希望他们的酷劲能传递给你吗？剧透一下：不能。”
唉，ChatGPT显然知道我夜晚难以入睡时的担忧。
我最喜欢的吐槽之一是对Fontaines D.C.乐队的《Here’s the Thing》和《Starburster》的评价，他们是我目前的心头好。
“前卫时髦。你大概穿着黑色高领衫，假装在咖啡馆阅读存在主义文学。”
看，我早已过了在咖啡馆假装阅读存在主义文学的阶段。是的，我在大学时的确这么做过——但哪个19岁的人不会假装自己很酷呢？如今，我会在公共场合自豪地阅读充满狗血的浪漫喜剧小说。
我对ChatGPT有个不满之处是关于伦敦艺术家Lava La Rue的评价。机器人对他们的音乐说：“Lava La Rue循环播放：不只一首，而是两首Lava La Rue的歌？你深陷伦敦地下音乐圈了吧？再告诉我一次，你是不是只听Instagram粉丝不到1万的艺人。”
呃，实际上……Lava La Rue在Instagram上有6.7万粉丝，所以我觉得有人需要告诉ChatGPT真相。
(图片来源: Future / OpenAI)
作为一个90年代末和00年代初的孩子，我不得不把几首我最喜欢的怀旧歌曲加入其中，看看ChatGPT会怎么评价它们。对于Limp Bizkit的《Rollin’》（我最喜欢的歌曲之一），ChatGPT说这是“音乐形式的中年危机。你真的还在坚持倒戴红帽子的时期吗？”同样的，当我向它播放Evanescence的《Going Under》时，ChatGPT问我是否“还活在2003年？”以及“在淋浴时假装自己是Amy Lee并哭唱？”
我在自己的时间里做什么不关你的事。
我把最喜欢的吐槽留到了最后。ChatGPT揭露了我的真面目——一个假装前卫，试图紧抓过去激情的人。对于Muse的《Supermassive Black Hole》，ChatGPT说：“让我猜猜，你认为这首歌能让你听起来很前卫很酷。剧透一下：这只会让你看起来像是巅峰于《暮光之城》时代的人。”
哎哟。
如果有人找我，我会在接下来的3-5个工作日内疗伤，或者直到ChatGPT为今天给我造成的情感伤害正式道歉。但别担心，我还有很多Evanescence的歌曲可以听，边听边在淋浴时哭泣。
总结：
本文作者热衷于展示其音乐品味，并尝试利用ChatGPT对其播放列表进行评价。尽管ChatGPT无法直接读取播放列表链接，作者还是手动输入了每首歌的名称，并收到了一些既直率又风趣的评论。比如，对于Charli XCX和Billie Eilish合作的《Guess》，ChatGPT毫不留情地指出，作者试图借用比自己更酷艺人的影响力，这种点评非常直击人心。
作者还展示了其他音乐包括Fontaines D.C.乐队和Lava La Rue的歌曲，并评论其前卫时尚的风格。ChatGPT甚至对作者年轻时假装在咖啡馆阅读存在主义文学进行了一番调侃。然而，尽管这些评价有时显得尖刻，但也为文章增添了不少幽默元素，读者感受到AI在娱乐和音乐上的独特视角。
实际上，这篇文章不仅展示了ChatGPT的强大能力，同时也展现了作者追求音乐时尚的态度和自嘲精神。正如作者所言，尽管AI评价直戳痛点，但它也反映了我们对音乐和潮流保持热情的本质。
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